[发明专利]一种基于动态调整训练目标的卷积神经网络的图像识别方法有效
| 申请号： | 201410492769.X | 申请日： | 2014-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN104268524A | 公开（公告）日： | 2015-01-07 |
| 发明（设计）人： | 朱毅 | 申请（专利权）人： | 朱毅 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361004 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态调整训练目标的卷积神经网络的图像识别方法；所述的方法包括训练模型、注册数据和识别匹配三个部分；在训练模型的过程中，将训练样本输入卷积神经网络模型，将同类样本的输出层输出向量求均值作为本轮训练的目标向量，而后，将各样本输出向量和目标向量的误差反向传递调整卷积神经网络的参数，直至达到训练要求为止；在注册数据过程中，将需注册的样本图像输入卷积神经网络模型，将输出层的输出结果作为特征向量予以存储；在识别匹配过程中，将待识别匹配输入卷积神经网络，将输出层的输出结果作为特征向量，而后将该特征向量与已注册的特征向量进行匹配，从而给出识别匹配的判决结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 调整 训练 目标 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于动态调整训练目标的卷积神经网络的图像识别方法，其特征在于：包括训练卷模型、注册数据、识别匹配三大部分。
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